Python で平均二乗誤差 (mse) を計算する方法

平均二乗誤差 (MSE) は、モデルの予測精度を測定する一般的な方法です。次のように計算されます。

MSE = (1/n) * Σ(実際 – 予測) ²

金：

• Σ – 「和」を意味する派手な記号
• n – サンプルサイズ
• real – データの実際の値
• 予測– 予測されたデータの値

MSE 値が低いほど、モデルは値をより正確に予測できます。

Python で MSE を計算する方法

Python で MSE を計算する簡単な関数を作成できます。

 import numpy as np

def mse(actual, pred): 
    actual, pred = np.array(actual), np.array(pred)
    return np.square(np.subtract(actual,pred)).mean() 

次に、この関数を使用して 2 つのテーブルの MSE を計算できます。1 つは実際のデータ値を含み、もう 1 つは予測データ値を含みます。

 actual = [12, 13, 14, 15, 15, 22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

mse(actual, pred)

17.0

このモデルの平均二乗誤差 (MSE) は17.0であることがわかります。

実際には、モデルの精度を評価するために二乗平均平方根誤差 (RMSE)がよく使用されます。名前が示すように、これは単に平均二乗誤差の平方根です。

同様の関数を定義して RMSE を計算できます。

 import numpy as np

def rmse(actual, pred): 
    actual, pred = np.array(actual), np.array(pred)
    return np.sqrt(np.square(np.subtract(actual,pred)).mean())

次に、この関数を使用して 2 つのテーブル (実際のデータ値を含むテーブルと予測データ値を含むテーブル) の RMSE を計算できます。

 actual = [12, 13, 14, 15, 15, 22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

rmse(actual, pred)

4.1231

このモデルの二乗平均平方根誤差 (RMSE) は4.1231であることがわかります。

追加リソース

平均二乗誤差 (MSE) 計算ツール
Excel で平均二乗誤差 (MSE) を計算する方法